R에서 단계별 회귀분석 완전 가이드

소개 스텝 바이 스텝 회귀분석은 통계적 기준에 따라 변수를 반복적으로 추가하거나 제거하면서 예측 모델을 구축하는 강력한 기법이십니다. R에서는 step()와 같은 함수를 이용하거나, forward, backward 방식으로 수동으로 진행할 수 있습니다. 스텝 바이 스텝 회귀의 핵심 원리 모든 변수를 포함한 초기 모델을 설정합니다. 통계적 가설 검정(예: AIC, BIC)을 이용해 가장 유의미한 변수를 선택합니다. 선택된 변수를 기준으로 모델을 재추정하고, 과정을 반복합니다. 모델이 더 이상 개선되지 않을 때 과정을 종료합니다. R에서의 구현 예시 # 초기 완전모델 full_model <- lm(Y ~ ., data = df) # 스텝 바이 스텝 회귀 수행 step_model <- step(full_model, direction = "both", trace = 1) 수동으로 진행할 경우 forward selection: step(full_model, direction = "forward", trace = 1) backward elimination: step(full_model, direction = "backward", trace = 1) 자세한 내용은 step() 함수 문서를 참고하시기 바랍니다.